#ChatGPT #openai #python #matplotlib #seaborn #numpy #pandas #logisticregression #accuracy
Dear Code Hunters,
You can find detailed information about the Wine Quality Dataset and different code methods in the link below.
----->>>>> https://www.kaggle.com/datasets/rajyellow46/wine-quality <<<<<-----
Corresponding to the other coding examples, in this dataset I have focused especially on the data visualization part.
The data visualization section is very important for visualizing data analysis. In particular, the seaborn and matplotlib libraries allow us to consider a more descriptive picture by using different visualizations.
I concentrated on a different coding method from others, I tried to find the difference between generated code by ChatGPT and my code, I made some improvements on some code sections, I got a positive result especially in accuracy, on the other part of the Logistic Regression, it took me some time to figure out the coding and the last part was inconclusive!
I would also like to thank you in advance if you can help me with comments and code editing.
Recommendation Link for more logistic regression: https://realpython.com/logistic-regression-python/#logistic-regression-in-python-with-scikit-learn-example-1
Recommendation Link for Wine Quality: Winemaking Barrel Trial: Free SO2 & Potential Wine Quality Impacts ---->>> https://www.barrelwise.ca/blog/free-so2-variance-in-barrels-implications-for-wine-quality <<<---
About ChatGPT: ChatGPT is a chatbot launched by OpenAI in November 2022. It is built on top of OpenAI's GPT-3 family of large language models, and is fine-tuned with both supervised and reinforcement learning techniques. (Wikipedia)
------>>>>> https://openai.com/blog/chatgpt/ <<<<<------
Best Regards,
HaTiCe Peucker
Liebe/-r Code Hunters :)
Ausführliche Informationen über den Weinqualitätsdatensatz und die verschiedenen Kodierungsmethoden finden Sie unter dem nachstehenden Link.
--->>>>> https://www.kaggle.com/datasets/rajyellow46/wine-quality <<<<<---
Parallel zu anderen Kodierungsbeispielen habe ich mich bei diesem Datensatz besonders auf die Visualisierung der Daten konzentriert.
Der Bereich Datenvisualisierung ist sehr wichtig für die Visualisierung der Datenanalyse. Insbesondere die Bibliotheken seaborn und matplotlib ermöglichen es uns, ein anschaulicheres Bild zu erhalten, indem wir verschiedene Visualisierungen verwenden.
Ich habe mich auf eine andere Kodierungsmethode als die anderen konzentriert, ich habe versucht, den Unterschied zwischen dem von ChatGPT generierten Code und meinem Code zu finden, ich habe einige Verbesserungen in einigen Codeabschnitten vorgenommen, ich habe ein positives Ergebnis erhalten, vor allem in Bezug auf die Genauigkeit, im anderen Abschnitt der logistischen Regression brauchte ich einige Zeit, um die Kodierung zu lösen und der letzte Abschnitt war nicht schlüssig!
Ich danke Ihnen auch im Voraus, wenn Sie mir mit Kommentaren und Codebearbeitung helfen können.
Empfehlungslink für weitere logistische Regression: https://realpython.com/logistic-regression-python/#logistic-regression-in-python-with-scikit-learn-example-1
Empfehlungslink für Wine Quality: Winemaking Barrel Trial: Free SO2 & Potential Wine Quality Impacts
---->>> https://www.barrelwise.ca/blog/free-so2-variance-in-barrels-implications-for-wine-quality <<<---
Empfehlungslink für ChatGPT:
------>>>>> https://openai.com/blog/chatgpt/ <<<<<------
Liebe Grüße
HaTiCe Peucker